データから戦略を導く理論と実践入門 統計分析の基礎から機械学習、生成AIまで
朝野煕彦 編著
B5判変形 256頁 定価 3300円
ISBN 978-4-489-02437-5 C3034
2025年1月刊行
◎データ活用のエキスパート達が現場のノウハウを公開
データサイエンスの最新知見や実務内容を，統計分析の基礎から始めて機械学習や生成AIまで紹介。最前線のエキスパート（イオン、DeNA、CCCMK、メルカリ、公的研究機関）達が分担執筆。リアリティのある例題で，データを価値化して，実務に導入（データサイエンス・マーケティング戦略を決める）ができるようになる。主な内容はCNNと生成モデル、スパースモデリング、マハラノビスの汎距離・生成AI・KU法クラスター分析・アップリフトモデル・KL情報量・射影子。
■編著者
朝野 熙彦（あさのひろひこ）
東京都立大学／専修大学元教授・日本行動計量学会
名誉会員・日本マーケティング学会監事・株式会社
コレクシア名誉顧問
■執筆協力
森本 修（もりもとおさむ） DeNA
後藤 太郎（ごとうたろう） CCCMKホールディングス
梅山 貴彦（うめやまたかひこ） クロス・マーケティング
松波 成行（まつなみしげゆき） 物質・材料研究機構
松本 健（まつもとたけし） J!NZホールディングス
■コラム担当
中山 雄大（なかやまゆうだい） イオン
大家 信彦（おおやのぶひこ） 愛国学園大学
島崎 耕一（しまざきこういち） クロス・マーケティングプロフィール
１章 データを価値化する
1.1 データ戦略への挑戦
1.2 デジタル化の意味
1.3 データ戦略の発想
1.4 本書のパノラマ
２章 データサイエンスの基礎知識
2.1 確率分布について
2.2 ベイズ統計学
2.3 行列とベクトル
2.4 距離とは何か
３章 図解で導く回帰分析
3.1 射影による予測値の導出
3.2 アイスクリームの売上分析
3.3 予測モデルの8パターン
3.4 生成AIによるPythonコード
４章 回帰分析の困難に対処するスパース回帰分析
4.1 スパース回帰分析の概要
4.2 過学習の抑制
4.3 サンプルサイズよりも説明変数の数が多い場合
4.4 多重共線性が発生する場合
５章 セグメンテーションの戦略と技法
5.1 マーケティングにおけるセグメンテーション
5.2 セグメンテーションのためのデータ
5.3 セグメンテーションのための分析技法
5.4 応用事例：小売業の顧客セグメンテーション
６章 マハラノビスの汎距離とその拡張
6.1 汎距離の全体像
6.2 品質管理で使われる汎距離
6.3 各種汎距離の解釈
6.4 データ戦略への応用事例
７章 新しい非階層型クラスター分析
7.1 k-means法の欠点
7.2 k-umeyama法の開発
7.3 消費者のライフスタイルクラスター
7.4 画像修復への応用
８章 CNNと生成モデル
8.1 ディープラーニング－人工知能に関する歴史－
8.2 畳み込みニューラルネットワーク
8.3 オートエンコーダ
8.4 変分オートエンコーダ
8.5 マーケティングへの応用
９章 アップリフトモデルを用いたインセンティブの最適化
9.1 アップリフトモデルとは何か
9.2 アップリフト効果の検証法
9.3 データサイエンスの適用
9.4 ビジネスへの活用
10章 データサイエンティストを目指す方へのガイド
10.1 主な情報源
10.2 おすすめ図書
10.3 人材開発と組織変革
10.4 計算環境の用意
付録A 尤度関数と情報量
付録B R言語によるスパース回帰分析の実行
引用文献
索引
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